图像分类器对图像起作用，以检测单个要素类型的存在，例如花，人，岩石，狗。
物体探测器在图像上工作以检测一个或多个不同的物体，例如1朵花，3人，两块岩石，没有狗。为此，对象检测方法需要将图像分类器作为参数或包含嵌入式图像分类方法。
我使用Google recipe在TensorFlow中重新训练了一个图像分类器。我还在Google demo notebook之后在TensorFlow中运行了一个物体探测器。 Google演示笔记本使用预先包含的对象标识符网络，该网络具有嵌入式图像分类器功能。
是否有任何即插即用方式将对象标识符（焦点在于在图像周围绘制边界框）连接到对象分类器（重点在于区分单个图像的类别），其中标识符和分类器本质上是单独的功能，或者是我重新训练复合标识符分类器网络的唯一选择，如raccoon detector？